Python 循环几个值以填充数据帧中的NAN

我知道我不能像for

fillna

中所述，用列表填写NAN。那么，使用值列表填充NAN的首选方法是什么？期望的行为是浏览列表，一次填写一个NAN；如果NAN多于列表中的NAN，则重新开始。例如：

np.random.seed(0)
s = pd.Series(np.random.randint(0,100, 50))
s.loc[s > 25] = np.nan
s.fillna([10, 20, 30]) # Produces TypeError 

期望输出：

0   10
1   20
2   30
3   10
4   20
5   9.0
6   30
7   21.0
8   10

等等

这不是因为很难矢量化而内置的吗？值得一提的是，这只是理论上的，我没有实际数据

使用

s.loc[s.isna()]=[10,20,30]*(s.isna().sum()//3)+[10,20,30][:s.isna().sum()%3]
s
Out[271]: 
0     10.0
1     20.0
2     30.0
3     10.0
4     20.0
5      9.0
6     30.0
...

---

无需先将值转换为

NaN

。那么让我们假设这个起点：

np.random.seed(0)
s = pd.Series(np.random.randint(0,100, 50))

然后，您可以使用：

或者，与：

结果:

print(s.head(10))
# 0    10
# 1    20
# 2    30
# 3    10
# 4    20
# 5     9
# 6    30
# 7    21
# 8    10
# 9    20
# dtype: int32

---

第二个很好，第一个对我不起作用-离开了这个系列unchanged@JoshFriedlander，奇怪，这两种方法都适用于我输入的数据。好的，我意识到我的错误-在分配NAN之前，你的方法有效。所以它应该是

mask=np.isnan（s）

，除此之外，谢谢！我喜欢它，它比其他选项更地道。@Josh Friedlander，是的，这里没有必要先转换为

NaN

，这只是一个额外的操作。

s = s.mask(s > 25, np.resize([10, 20, 30], len(s.index)))

print(s.head(10))
# 0    10
# 1    20
# 2    30
# 3    10
# 4    20
# 5     9
# 6    30
# 7    21
# 8    10
# 9    20
# dtype: int32